基于距离的城市功能同位分析方法及系统

本发明提供一种基于距离的城市功能同位分析方法及系统，涉及城市功能分区技术领域，包括获取待分析城市的POI地理兴趣点数据，计算每一个POI与其他POI之间的地理距离，得到城市POI距离矩阵；将城市POI距离矩阵进行二值化处理，得到时空POI关联矩阵；基于时空POI关联矩阵应用改进的Lesile‑Kronenfeld同位商算法计算POI点间的联系强度矩阵；将城市POI划分为多个社区，每个社区内的POI在地理位置上聚集；对于得到的每一个社区，采用深度学习模型获取目标POI功能属性表示，基于目标POI功能属性表示构建POI关联图，根据预设的图神经网络模型对POI进行功能区的合并和调整，得到合并后的城市社区划分结果，以及每个社区的目标功能属性，完成基于距离的城市功能同位分析。